我需要根据不同介词的分布找到自然出现的名词类别（如施事、工具、时间、地点等）。我尝试使用 k-means 聚类，但帮助较少，效果不佳，我正在寻找的类有很多重叠（可能是因为类的非球状形状和 k-means 中的随机初始化） ）。
我现在正在使用 DBSCAN，但我无法理解此聚类算法中的 epsilon 值和小点值。我可以使用随机值还是需要计算它们？有人可以帮忙吗？特别是对于 epsilon，至少如果我需要的话如何计算它？
用你的领域知识选择参数。 Epsilon 是半径。您可以将其视为最小簇大小。
显然随机值不会很好地工作。作为启发式方法，您可以尝试查看 k 距离图；但它也不是自动的。
无论哪种方式，首先要做的就是选择一个好的距离函数为了您的数据。并进行适当的标准化。
至于“minPts”，它再次取决于您的数据和needs。一个用户可能想要与另一个用户截然不同的值。当然，minPts 和 Epsilon 是耦合的。如果将 epsilon 加倍，则大致需要将 minPts 增加 2^d（对于欧几里得距离，因为这就是超球面体积增加的方式！）
如果您想要大量小而精细的簇，请选择较低的 minpts。如果您想要更大和更少的簇（以及更多的噪声），请使用更大的 minpts。如果您根本不需要任何集群，请选择大于您的数据集大小的 minpts...
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